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Perceber como é que a automatização muda o trabalho, tarefa a tarefa, com a prova à vista e a incerteza assumida.

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Profissões›Cientista de dados›Em que nos baseamos

Cientista de dados — em que nos baseamos

A página em si dá os juízos. Esta dá aquilo em que assentam: que tecnologias incidem no trabalho, como a estimativa se moveu desde que os modelos de linguagem chegaram ao público, e o método por detrás de ambas as coisas.

Avaliado
2026-09-30
Com prova
2/6
Factos verificados
7

Que tecnologias é que importam aqui#

Quatro sinais separados. Deliberadamente não se somam: um trabalho exposto a duas tecnologias não está exposto ao dobro.

Automatização cognitiva
Enquadrar a pergunta e a métricaLimpar e explorar os dadosConstruir e validar o modeloDesenhar experiências e ler causasExplicar o que significa, e o que não significaContestar e auditar modelos
Processos e autosserviço
Contestar e auditar modelos

Como é que se chegou aqui#

O índice não é um número fixo. Isto é onde ele teria estado em cada marco de capacidade desde o ChatGPT: reconstruído, e etiquetado como tal.

Reconstruído · inferência da plataformaEstimado hoje para cada marco passado, não medido na altura. 36 → 50.
1007550250
O emprego de cientistas de dados vai crescer 35 por cento de 2025 a 2035, muito acima da média, com cerca de 24.800 vagas por ano, estimou o gabinete de estatísticas do trabalho dos EUAOs modelos deveriam ser alvo de contestação efetiva por pessoas com a competência, a independência e a posição para os alterar, dizem os supervisores bancários dos EUA, que deixam de fora a IA generativa e agênticaOs melhores modelos de linguagem chegaram a apenas 30,5% de exatidão no DA-Code, um teste de referência de tarefas de programação de ciência de dados feitas por agentesO melhor agente de IA resolveu apenas 34,12% das tarefas realistas de análise de dados no DSBench, um teste de referência de 466 tarefas de análise e 74 de modelação tiradas de competições reaisOs dados de IA de risco elevado têm de seguir práticas de governação que abranjam a limpeza e a verificação de enviesamentos, e esses sistemas têm de poder ser efetivamente supervisionados por pessoas, nos termos do Regulamento da IA da UEO modelo mais forte chegou a 58% de exatidão em questões estatísticas e causais tiradas de manuais e artigos, e os modelos tiveram dificuldade em usar em conjunto o conhecimento causal e os dadosOs empregadores não podem usar uma ferramenta automatizada de recrutamento a menos que tenha tido, no último ano, uma auditoria de enviesamento feita por um auditor independente da ferramenta, nos termos das regras da cidade de Nova Iorque123456789por avaliar
2022 S22024 S2Agora

—— este troço contém um facto verificado- - - sem factos neste troço — apenas reconstrução0 = nenhuma tarefa exposta, 100 = todas expostas

● 7 factos verificados desta profissão, desenhados na data em que aconteceu: os troços da linha perto de uma marca estão ancorados a algo verificável.

Começa em 36 porque o software estatístico, as ferramentas de AutoML e as bibliotecas de código já automatizavam grande parte da modelação de rotina quando este gráfico começa. Sobe à medida que os assistentes e agentes de IA começam a escrever código de análise e de modelação, e depois achata: nos testes de referência públicos os melhores agentes ainda só resolvem cerca de um terço das tarefas realistas de análise de dados e têm mais dificuldade com as questões causais, e as regras sobre modelos esperam que pessoas independentes os contestem e auditem. Fica a meio porque enquadrar perguntas, ler experiências e explicar resultados continua a ser feito por cientistas de dados.

12022 S236A geração de texto de uso geral chega ao público. Antes deste ponto, a exposição vinha de automatização já implementada: reconhecimento ótico, RPA, visão artificial, caixas de autosserviço, algoritmos de distribuição. ChatGPT research preview (2022-11-30) ↗
22023 S139Um modelo geral que passa exames profissionais. A qualidade do primeiro rascunho atravessa o limiar a partir do qual o trabalho qualificado começa a usá-lo. GPT-4 (2023-03-14) ↗
32023 S242Entrada de imagem, contexto longo e chamada de ferramentas. Os modelos podem ser apontados a documentos e ligados a sistemas, que é o que mexe com o trabalho de processo e não com o de escrever. GPT-4 Turbo:128k 上下文、视觉、工具调用(DevDay) (2023-11-06) ↗
42024 S144A mesma capacidade fica muito mais barata e mais rápida. Nada de novo se torna possível; muita coisa se torna acessível em grande volume, que é quando as decisões de implementação mudam.
52024 S246Modelos de raciocínio que trabalham problemas de vários passos, e os primeiros modelos que operam um computador olhando para o ecrã. O segundo é o que chega aos trabalhos que consistem em operar software. OpenAI o1(推理);同期 Claude 的 computer use 进入公测 (2024-09-12) ↗
62025 S147Os agentes começam a operar software real de ponta a ponta, em vez de produzirem texto para uma pessoa colar. É também quando aparecem os primeiros recuos públicos: organizações que automatizaram e desfizeram parte disso. Claude 3.7 Sonnet 与 Claude Code:混合推理 + 命令行编码代理 (2025-02-24) ↗
72025 S248O contexto longo e o uso de ferramentas passam a ser o normal, e não uma funcionalidade à parte. Os ganhos de capacidade continuam; a restrição visível desloca-se do que os modelos conseguem fazer para a responsabilidade legal, a compra e o custo. GPT-5(2025-08-07);Claude Opus 4.5(2025-11-24) (2025-08-07) ↗
82026 S149Os agentes de horizonte longo aterram dentro de fluxos de trabalho de setores concretos. A adoção passa a ser setorial e não geral. GPT-5.5:「专为实际工作打造」 (2026-04-23) ↗
9Agora50A avaliação atual: este ponto é o índice de impacto publicado na página da profissão, portanto a curva fica ancorada a um número que o sítio já sustenta. Para as curvas planas vale a pena anotar uma coisa: nessas mesmas semanas foi aberta a laboratórios de investigação e a fabricantes uma pré-visualização de investigação de uma especificação partilhada para agentes de IA operarem dispositivos físicos. É a primeira classe de capacidade apontada às profissões físicas cujas linhas aqui quase não se mexem. GPT-6 Astra(2026-09-03);Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1(2026-09-01);Model Hardware Standard 研究预览(2026-08-27) (2026-09-03) ↗

Uma linha plana não é uma previsão de segurança. Diz a que tarefas a automatização chegou até agora: as profissões que menos se mexeram aqui são aquelas em que a restrição é física ou regulamentar, e ambas podem mudar.

Método e fontes#

Data da avaliação
2026-09-30
Base dos juízos de tarefa
2 com prova · 4 inferência da plataforma · 0 sem prova suficiente
Factos verificados
7

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